Prévision de la dispersion des contaminants dans le golfe du Saint-Laurent grâce à l'apprentissage profond

Établissement : Université Dalhousie
Thème : Changement environnemental
Domaine de vulnérabilité : Écosystèmes marins/ressources vivantes
Projet terminé

Chercheurs principaux

  • Uriel Zajaczkovski (post-doctorant)Université Dalhousie
  • Aditya Jain (étudiant en master de sciences)Université Dalhousie
  • Rishita Kotiyal (étudiante en master de sciences)Université Dalhousie

Responsables

  • Christopher Whidden
  • Graigory Sutherland
Appel à projets «
» - Fonds des partenaires
Région:
-Atlantique
Années:
, 2020, 2021, 2022
Financé par les Centres d'excellence en réseau (NCE) de «
»

Appeler

Bourses RQM/MEOPAR TReX pour doctorants et post-doctorants

Dans le cadre de ce projet, nous avons développé et entraîné des modèles d’apprentissage automatique destinés à prédire la dispersion des traceurs et des contaminants dans le golfe du Saint-Laurent, en nous appuyant sur les données recueillies lors de l’expérience de rejet de traceurs (TReX) menée par le RQM et le MEOPAR. Peu de tentatives ont été menées pour utiliser l’apprentissage automatique dans l’étude de la dispersion océanique, et aucune n’a été réalisée dans le golfe du Saint-Laurent. Un modèle d’apprentissage automatique performant pour cette tâche pourrait fournir des estimations rapides, utilisables en combinaison avec des modèles numériques et des observations sur le terrain afin d’affiner l’évaluation des plans d’urgence.

Projets du réseau MEOPAR

240 résultats trouvés
Source de financement / Appel à projets
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